OFFRE DE FORMATION L.M.D. - PDF Free Download (2023)

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1 REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE MINISTERE DE L ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE OFFRE DE FORMATION L.M.D. MASTER ACADEMIQUE Etablissement Faculté / Institut Département USTHB Faculté de Mathématiques & Faculté d Electronique et Informatique Recherche Opérationnelle et Informatique Domaine Filière Spécialité MI Mathématiques et Informatique Mathématiques et Informatique Décisionnelle (MIND) Responsable de l'équipe du domaine de formation : Pr Aissani-Mokhtari Aicha Etablissement : USTHB Intitulé du master : : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 1 Année universitaire :

2 الجمهوريةالجزائريةالديمقراطيةالشعبية وزارةالتعليم العالي والبحث العلمي تكوين عرض د م ل.. ماسترأكاديمي المؤسسة المعهد الكلية/ القسم جامعة العلوم و التكنولوجيا هواري بومدين كلية االالكترونيك االلي و االعالم االعالم االلي الميدان الشعبة التخصص االعالم االلي و الرياضيات االعالم االلي التكوين ميدان فرقة مسؤول :عيساني- مختاري عائشة Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 2 Année universitaire :

3 SOMMAIRE I - Fiche d identité du Master Localisation de la formation Coordonateurs Partenaires extérieurs éventuels Contexte et objectifs de la formation A - Organisation générale de la formation : position du projet B - Conditions d accès C - Objectifs de la formation D - Profils et compétences visées E - Potentialités régionales et nationales d employabilité F - Passerelles vers les autres spécialités G - Indicateurs de suivi du projet de formation Moyens humains disponibles A - Capacité d encadrement B - Equipe d'encadrement de la formation B-1 : Encadrement Interne B-2 : Encadrement Externe B-3 : Synthèse globale des ressources humaines B-4 : Personnel permanent de soutien Moyens matériels disponibles A - Laboratoires Pédagogiques et Equipements B- Terrains de stage et formations en entreprise C - Laboratoires de recherche de soutien à la formation proposée D - Projets de recherche de soutien à la formation proposée E - Documentation disponible F - Espaces de travaux personnels et TIC II - Fiche d organisation semestrielle des enseignements Semestre Semestre Semestre Semestre Récapitulatif global de la formation III - Fiche d organisation des unités d enseignement IV - Programme détaillé par matière V Accords / conventions VI Curriculum Vitae des coordonateurs VII - Avis et Visas des organes administratifs et consultatifs VIII - Visa de la Conférence Régionale Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 3 Année universitaire :

4 I - Fiche d identité du Master Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 4 Année universitaire :

5 1 - Localisation de la formation : Faculté (ou Institut) : Electronique et Informatique Département : Informatique Section : 2 - Coordonateurs : - Responsable de l'équipe du domaine de formation (Professeur ou Maître de conférences Classe A) : Nom & prénom : Aissani-Mokhtari Aicha Grade : Professeur : Fax : E - mail : Joindre un CV succinct en annexe de l offre de formation (maximum 3 pages) - Responsable de l'équipe de la filière de formation (Maitre de conférences Classe A ou B ou Maitre Assistant classe A) : Nom & prénom : Aissani-Mokhtari Aicha Grade : Professeur : Fax : E - mail : Joindre un CV succinct en annexe de l offre de formation (maximum 3 pages) - Responsable de l'équipe de spécialité (au moins Maitre Assistant Classe A) : Nom & prénom : ALIMAZIGHI Zaia / OUAFI Rachid Grade : Professeur / Professeur : Fax : E - mail Joindre un CV succinct en annexe de l offre de formation (maximum 3 pages) 3- Partenaires extérieurs *: - autres établissements partenaires : - entreprises et autres partenaires socio-économiques : SONELGAZ, INCT - Partenaires internationaux : Université de Picardie Jules Verne (UPJV) Amiens, France. Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 5 Année universitaire :

6 4 - Contexte et objectifs de la formation A - Organisation générale de la formation : position du projet Si plusieurs Masters sont proposés ou déjà pris en charge au niveau de l établissement (même équipe de formation ou d autres équipes de formation), indiquez dans le schéma suivant, la position de ce projet par rapport aux autres parcours. Partage équitable de la prise en charge pédagogique et de l utilisation des infrastructures entre la faculté de Mathématiques et la faculté d Electronique et informatique Socle commun MI Mathématique Informatique MSPRO 2MIR ROMARIN MIL RSD SII ERO IMSTID SSI CI Autres parcours déjà pris en charge Autres parcours déjà pris en charge Mathématiques et Informatique Décisionnelle systèmes ( MIND ) B - Conditions d accès (indiquer les parcours types de licence qui peuvent donner accès à la formation Master proposée) Titulaires d une Licence Informatique : Licence Académique, licence ISIL, licence GTR ou tout titre équivalent. Titulaire d une Licence en Mathématique : Recherche Opérationnelle, Ingénierie Statistique tout titre équivalent. Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 6 Année universitaire :

7 C - Objectifs de la formation (compétences visées, connaissances acquises à l issue de la formation- maximum 20 lignes) Cette formation assure aux étudiants une compétence approfondie en informatique (bases de données, datawarehouse, nouvelles technologies de l information ) ainsi qu une capacité à modéliser les problèmes de décision à travers la maîtrise des différents outils de recherche opérationnelle. Elle vise à doter les étudiants d'une double compétence en informatique et en aide à la décision. Les mathématiques décisionnelles, l'analyse de données sont au cœur de la formation. Les systèmes d aide à la décision sont construits sur des systèmes de niveau opérationnel, auxquels sont couplés des techniques d analyse de données, et des technologies particulières pour supporter ces techniques, afin de faciliter la prise de décision à un niveau tactique et stratégique. Le master vise à fournir aux étudiants une mise à jour des connaissances théoriques et pratiques en matière de systèmes décisionnels, et d'outils mathématiques bases sur les statistiques, la recherche opérationnelle et de calcul scientifique nécessaires pour la prise de décision et de résolution de problèmes en ingénierie. L ingénierie visée concerne particulièrement les systèmes d'information décisionnels, la gestion de projets, ainsi que les systèmes financiers. De plus, il permet aux étudiants de maitriser aussi bien la modélisation mathématique que des techniques d analyse de données et de calcul, que des outils technologiques comme les DataWarehouse (entrepôts de donnes), afin de développer des compétences génériques nécessaires pour résoudre les problèmes de la vie réelle. D - Profils et compétences visées (maximum 20 lignes) : Le master vise la formation de compétences permettant d assister les décideurs d entreprise et de structures à la prise de décision qu elle soit de niveau opérationnelle, tactique ou stratégique. Le parcours offre une formation ayant une double compétence en informatique et en aide à la décision valorisable dans secteur professionnel socio économique, comme il permet de poursuivre des études doctorales et de recherche. E- Potentialités régionales et nationales d employabilité Ce Master propose des débouchés en matière d employabilité dans toute structure où le volume et le flux d information sont importants et ou la prise de décision nécessite des analyses poussées sur ces flux. L analyse et le traitement continu de ce flux nécessite des compétences aidant à la prise de décision. En particulier, ce master vise une acquisition de compétences dans les domaines des systèmes d'information décisionnels comme : - les systèmes d'information géographiques (SIG). Les SIG sont aujourd hui utilisés dans toutes les structures nécessitant la maitrise des données géographiques (gendarmerie nationale, entreprises de cartographie, agences d aménagement du territoire etc. - Les systèmes financiers : aujourd hui ces systèmes sont la base des applications bancaires et de tout système faisant appel aux données financières Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 7 Année universitaire :

8 F - Passerelles vers les autres spécialités G - Indicateurs de suivi du projet - Taux de réussite des étudiants par année de master : taux prévisionnel 90% - Taux de diplômés : 90% - Taux d insertion professionnelle : 70 % - Taux de continuation vers les études doctorales : 30% Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 8 Année universitaire :

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12 B-3 : Synthèse globale des ressources humaines : Grade Effectif Interne Effectif Externe Total Professeurs 10 / 10 Maîtres de Conférences (A) 05 / 05 Maîtres de Conférences (B) 05 / 05 Maître Assistant (A) 05 / 05 Maître Assistant (B) / / / Autre (préciser) / / / Total 25 / 25 catégories) B-4 : Personnel permanent de soutien (indiquer les différentes Grade Ingénieur en Informatique 2 Techniciens supérieur en Informatique 2 Effectif Etablissement : USTHB Intitulé du master : : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 12 Année universitaire :

13 6 - Moyens matériels disponibles A-Laboratoires Pédagogiques et Equipements : Fiche des équipements pédagogiques existants pour les TP de la formation envisagée (1 fiche par laboratoire) Intitulé du laboratoire : Laboratoire de TP de la faculté d Informatique/ laboratoire de TP de la faculté de Mathématiques Capacité en étudiants : 40 N Intitulé de l équipement Nombre observations 01 Micro-ordinateurs (Pentium IV) 96 Répartis sur 8 salles (12 PC/salle) Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 13 Année universitaire :

14 B- Terrains de stage et formation en entreprise : 01 semestre Lieu du stage Nombre d étudiants Durée du stage USTHB semestre INCT 5 01 semestre SONELGAZ 5 01 semestre SONATRACH 5 01 semestre Autres entreprises semestre Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 14 Année universitaire :

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17 D- Projet(s) de recherche de soutien à la formation proposée : Intitulé du projet de recherche Mathématiques discrète et optimisation: structure et algorithmes. Recherche opérationnelle pour le transport et l ordonnancement en productique. Optimisation vectorielle, décision hiérarchiques, mesure de la performance et applications Modélisation et optimisation des systèmes industriels et logistiques. Vers des approches de déploiement, d'exploitation et d'optimisation des entrepôts de données spatiales dans un environnement de cloud computing Agilité des Systèmes d Information Inter- Organisationnels : Modèles et Outils. Code du projet Date du début du projet Date de fin du projet B /01/ /12/2015 B /01/ /12/2016 B /01/ /12/2015 B /01/ /12/2016 B* /01/ /12/ /01/ /12/2017 E- Documentation disponible : (en rapport avec l offre de formation proposée) Quatre bibliothèques peuvent être une source de documentation très précieuse pour les étudiants de ce master : La bibliothèque du Département Informatique La bibliothèque de la Faculté de Mathématique La bibliothèque du Laboratoire LSI La bibliothèque du Laboratoire RIIMA F- Espaces de travaux personnels et TIC : - Bibliothèque du département informatique - Bibliothèque de la faculté de mathématiques - Cyber Espace de l USTHB - Bibliothèque Centrale de l USTHB Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 16 Année universitaire :

18 II - Fiche d organisation semestrielle des enseignements (Prière de présenter les fiches des 4 semestres) Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 17 Année universitaire :

19 1- Semestre 1 : Unité d Enseignement VHS V.H hebdomadaire Mode d'évaluation Coeff Crédits sem C TD TP Autres Continu Examen UE fondamentales UEF h 4h30 4h ALGR : Algorithmes de Graphes et Réseaux 42h 1h30 1h THOR : Théorie de l ordonnancement 42h 1h30 1h GEPR : Gestion de projet 42h 1h30 1h UEF h 4h30 3h 3h PROWEB : Programmation web 42h 1h30 1h PROSTH :Processus stochastique(option) 42h 1h30 1h OLNL :Optimisation linéaire et non linéaire (OPTION) 42h 1h30 1h PROG :Programmation (OPTION) 42h 1h30 1h BADO :Bases de Données (OPTION) 42h 1h30 1h UE méthodologie UEM1.1 42h 1h30 1h SEIN :Sécurité Informatique 42h 1h30 1h UE découverte UED1.1 21h 1h ANG : Anglais 21h 1h Total Semestre h30 7h30 4h Etablissement : USTHB Intitulé du master : : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 18 Année universitaire :

20 2- Semestre 2 : Unité d Enseignement VHS V.H hebdomadaire Mode d'évaluation Coeff Crédits 14 sem C TD TP Autres Continu Examen UE fondamentales UEF2.1 84h 3h 3h 8 8 ARBD : Architecture des BD 42h 1h30 1h ENDO :Entrepôts de données 42h 1h30 1h UEF2.2 84h 3h 3h 8 8 STAINF :Statistiques inférentielles 42h 1h30 1h ANAD:Analyse de données 42h 1h30 1h UE méthodologie UEM h 4h30 1h30 3h OBI :Outils BI 42h 1h30 1h PSGBD :Programmation dans les SGBD 42h 1h30 1h GPA :Gestion de projet avancée 42h 1h30 1h UE découverte UED2.1 21h 1h ANG :Anglais 21h 1h Total Semestre 2 315h 10h30 4h30 7h Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 19 Année universitaire :

21 3- Semestre 3 : Unité d Enseignement VHS V.H hebdomadaire Mode d'évaluation Coeff Crédits sem C TD TP Autres Continu Examen UE fondamentales UEF3.1 84h 3h 3h DATMIN :Datamining 42h 1h30 1h THSIAD :Théorie de la décision et SIAD 42h 1h30 1h UEF3.2 84h 3h 3h 8 8 SIG et EDG 42h 1h30 1h OPTDIS :Optimisation discrète 42h 1h30 1h UE méthodologie UEM3.1 84h 3h 3h 8 8 DESIN : Décision dans l incertain 42h 1h30 1h OPTMULT :Optimisation multi-objectifs 42h 1h30 1h UE découverte UED3.1 42h 1h30 1h SC :Solver Cplex 42h 1h30 1h UED3.2 21h 1h ANG :Anglais 21h 1h Total Semestre h30 6h 6h Etablissement : USTHB Intitulé du master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 20 Année universitaire :

22 4- Semestre 4 : Domaine Filière Spécialité : MI : Informatique : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Stage en entreprise sanctionné par un mémoire et une soutenance. VHS Coeff Crédits Travail Personnel 30h Stage en entreprise / / / Séminaires / / / Autre (préciser) / / / Total Semestre Récapitulatif global de la formation :(indiquer le VH global séparé en cours, TD, pour les 04 semestres d enseignement, pour les différents types d UE) UE VH UEF UEM UED UET Total Cours 21h 9h 1h30 / 462 TD 13h30 4h30 / / 252 TP 7h30h 4h30 6h / 231 Travail personnel 30h / / / 420 Autre (préciser) / / / / Total / 1365 Crédits / 120 % en crédits pour chaque UE / 100% Etablissement : USTHB Intitulé du master : : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Page 21 Année universitaire :

23 III - Fiches d organisation des unités d enseignement (Etablir une fiche par UE) 22

24 Libellé de l UE : Fondamentale Filière : Informatique Spécialité : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre : 1 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières Mode d'évaluation (continu ou examen) Description des matières Cours : 4h30 TD : 4h30 TP: Travail personnel : UEF1.1 : crédits : 12 ROAD : RO et aide à la décision Crédits :4 Coefficient : 4 THOR :Théorie de l ordonnancement Crédits :4 Coefficient :4 GEPR : Gestion de projet Crédits :4 Coefficient :4 Contrôle continu et Examen final ALGR : Assimilation des concepts fondamentaux et de techniques de preuve de la Théorie des Graphes. Etude et analyse d'algorithmes appliqués aux réseaux. THOR : Présente dans la gestion informatique des systèmes de production industrielle et de service ainsi que dans la gestion de projets, l ordonnancement des tâches à effectuer est un problème crucial mais difficile. Il consiste à déterminer les dates des tâches à effectuer en prenant en compte la limitation des ressources disponibles. L objectif de ce cours est de présenter les modèles et algorithmes fondamentaux pour résoudre ces problèmes qui utilisent un large spectre des techniques de la Recherche Opérationnelle. GEPR : Module permettant aux étudiants de développer des compétences professionnelles en gestion de projet, d approfondir et d intégrer des connaissances reliées au domaine. 23

25 Libellé de l UE :Fondamentale Filière : Informatique Spécialité :Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre :1 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières Mode d'évaluation (continu ou examen) Description des matières Cours : 4h30 TD : 3h TP: 3h Travail personnel : UEF1.2 : crédits : 12 PROWEB :Programmation web Crédits : 4 Coefficient : 4 PROSTH :Processus stochastique(option) Crédits : 4 Coefficient :4 OLNL :Optimisation linéaire et non linéaire (OPTION) Crédits : 4 Coefficient :4 PROG :Programmation (OPTION) Crédits : 4 Coefficient :4 BADO :Bases de Données (OPTION) Crédits : 4 Coefficient :4 Contrôle continu et Examen final PROWEB :Programmation webpermet aux étudiants de se familiariser avec les nouvelles technologies du Web, notamment le Web multimédia et les Services web. PROSTH :Processus stochastique, Pour les étudiants issus de licence en Informatique, Le but de ce cours est d une part d étudier les concepts de base liés aux processus aléatoires, et d autre part d étudier des applications liées aux problèmes de fiabilité, aux modèles de simulation, aux modèles d attente. OLNL :Optimisation linéaire et non linéaire Pour les étudiants issus de licence en Informatique, Présentation des techniques pour résoudre les problèmes mathématiques de type optimisation linéaire et non linéaire avec mesure de performance des algorithmes et interprétation économique des résultats. PROG : Programmation (OPTION) module optionnel permettant aux étudiants issus des licences mathématique une mise à niveau par rapport à la programmation d application. BADO : Bases de Données (OPTION) module optionnel permettant aux étudiants issus des licences mathématique une mise à niveau par rapport à la modélisation des bases de données et leur interrogation via le langage SQL. 24

26 Libellé de l UE : Méthodologie Filière : Informatique Spécialité : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre : 1 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Cours : 1h30 TD : TP: 1h30 Travail personnel : Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières UEM1.1 : crédits : 4 SEIN :Sécurité Informatique Crédits : 4 Coefficient : 4 Mode d'évaluation (continu ou examen) Description des matières Contrôle continu et Examen final SEIN : Sécurité Informatique : module sensibilisant les étudiants par rapport au besoin croissant et termes de sécurité, il leur permet de comprendre les différentes attaques et les meilleures pratiques pour les éviter. 25

27 Libellé de l UE : Découverte Filière : Informatique Spécialité :Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre :1 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Cours : TD : TP: 1h30 Travail personnel : Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières UED1.1 : crédits : 2 ANG : Anglais Crédits : 2 Coefficient : 2 Mode d'évaluation (continu ou examen) Description des matières Contrôle continu et Examen final ANG : Anglais 26

28 Libellé de l UE :Fondamentale Filière : Informatique Spécialité :Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre :2 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Cours : 3h TD : TP: 3h Travail personnel : Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières UEF2.1 : crédits : 8 ARBD : Architecture des BD Crédits : 4 Coefficient : 4 ENDO :Entrepôts de données Crédits : 4 Coefficient :4 Mode d'évaluation (continu ou examen) Contrôle continu et Examen final Description des matières ARBD : Architecture des BD : module montrant aux étudiants comment une base de données est constituée et surtout comment elle est administrée. ENDO : Entrepôts de données : Module permettant aux étudiants de connaitre un type de BD dédié spécialement aux décideurs. 27

29 Libellé de l UE :Fondamentale Filière : Informatique Spécialité :Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre :2 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Cours : 3h TD : 3h TP: Travail personnel : Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières UEF2.2 : crédits : 8 STAINF :Statistiques Crédits : 4 Coefficient : 4 ANAD : Analyse de données Crédits : 4 Coefficient :4 Mode d'évaluation (continu ou examen) Contrôle continu et Examen final Description des matières STAINF :Statistique inférentielle : Apprendre les techniques d échantillonnage, Les méthodes d estimation ainsi que les tests d hypothèses ANAD Analyse de données : Outils permettant d analyser et d interpréter tout type de tableau de données rectangulaire issu de l observation d un certain nombre de mesures sur une population donnée. 28

30 Libellé de l UE : Méthodologie Filière : Informatique Spécialité :Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre :2 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Cours : 4h30 TD : 1h30 TP: 3h Travail personnel : Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières UEM2.1 : crédits : 12 OBI :Outils BI Crédits : 4 Coefficient : 4 PSGBD :Programmation dans les SGBD Crédits : 4 Coefficient : 4 GPA :Gestion de projet avancéegepr Crédits : 4 Coefficient : 4 Mode d'évaluation (continu ou examen) Contrôle continu et Examen final Description des matières OBI :Outils BI : Module permettant aux étudiant de toucher à des outils spécifiques pour l aide à la décision et à les utiliser dans des cas réels. PSGBD : Programmation dans les SGBD : Le module montre aux étudiants comment concevoir des programmes spécifiques aux bases de données. GPA :Gestion de projet avancée GEPR : ce module constitue une suite au module gestion de projet. Il donne aux étudiants des concepts avancés en gestion de projet comme les méthodes agile. 29

31 Libellé de l UE :Découverte Filière : Informatique Spécialité :Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre :2 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Cours : TD : TP: 1h30 Travail personnel : Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières UED2.1 : crédits : 2 ANG : Anglais Crédits : 2 Coefficient : 2 Mode d'évaluation (continu ou examen) Contrôle continu et Examen final Description des matières ANG : Anglais 30

32 Libellé de l UE : Fondamentale Filière : Informatique Spécialité : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre :3 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Cours : 3h TD : TP: 3h Travail personnel : Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières UEF3.1 : crédits :10 DATMIN :Datamining Crédits : 5 Coefficient : 5 THSIAD :Théorie de la décision et SIAD Crédits : 5 Coefficient : 5 Mode d'évaluation (continu ou examen) Contrôle continu et Examen final Description des matières DATMIN : Datamining : module permettant aux étudiants d appliquer des algorithmes de fouille de données afin d extraire des connaissances à partir de masses de données. THSIAD :Théorie de la décision et SIAD : L objectif de ce cours est d acquérir les connaissances de base sur les SIAD et de permettre aux étudiants de bien comprendre les principales méthodes d aide à la décision relatives au développement des SIAD et notamment de maitriser leurs mises en œuvre dans des cas concrets. 31

33 Libellé de l UE :Fondamentale Filière : Informatique Spécialité :Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre :3 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Cours : 3h TD : 3h TP: Travail personnel : Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières UEF3.2 : crédits : 8 SIG et EDG Crédits : 4 Coefficient : 4 OPTDIS :Optimisation discrète Crédits : 4 Coefficient : 4 Mode d'évaluation (continu ou examen) Contrôle continu et Examen final Description des matières SIG et EDG : module permettant de montrer l importance et l utilité de l intégration de la composante géographique dans les BD afin de prendre de meilleures décisions. OPTDIS :Optimisation discrète : Préparer les étudiants à modéliser des problèmes concrets sous forme de problèmes d optimisation discrète et à les simplifier pour pouvoir les aborder et faire comprendre les caractéristiques des approches polyédrales basées sur la programmation linéaire. 32

34 Libellé de l UE :Méthodologie Filière : Informatique Spécialité :Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre :3 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Cours : 3h TD : 3h TP: Travail personnel : Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières UEM3.1 : crédits : 8 DESIN : Décision dans l incertain Crédits : 4 Coefficient : 4 OPTMULT :Optimisation multi objectifcrédits : 4 Coefficient : 4 Mode d'évaluation (continu ou examen) Contrôle continu et Examen final Description des matières DESIN : Décision dans l incertain : Maîtrise de la théorie, les modèles, les méthodes et les applications liés aux problèmes de prise de décision dans un environnement régi par le risque ou l incertain. OPTMULT :Optimisation multiobjectif : Préparer les étudiants à modéliser des problèmes concrets sous forme de problèmes d optimisation multi objectifet assimiler les méthodologies d approches de résolution. 33

35 Libellé de l UE :Découverte Filière : Informatique Spécialité :Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre :3 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Cours : TD : TP: 1h30 Travail personnel : Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières UED3.1 : crédits : 4 SC :Solver Cplex Crédits : 2 Coefficient : 2 Mode d'évaluation (continu ou examen) Contrôle continu et Examen final Description des matières SC :Solver Cplex : Concevoir des modèles destinés aux applications axées sur l'optimisation. Apprentissage des outils de résolution destinés aux modèles de programmation mathématique (PM) et de programmation par contraintes (CP). et les intégrer à une plus grande application. 34

36 Libellé de l UE : Découverte Filière : Informatique Spécialité : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre :3 Répartition du volume horaire global de l UE et de ses matières Cours : TD : TP: 1h30 Travail personnel : Crédits et coefficients affectés à l UE et à ses matières UED3.2 : crédits : 2 ANG : Anglais Crédits : 2 Coefficient : 2 Mode d'évaluation (continu ou examen) Contrôle continu et Examen final Description des matières ANG : Anglais 35

37 IV - Programme détaillé par matière (1 fiche détaillée par matière) 36

38 SEMESTRE 1 37

39 Intitulé du Master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre : S1 Enseignant responsable de l UE : Boudhar Mourad Intitulé de la matière : Algorithmes de Graphes et Réseaux Enseignant responsable de la matière : Semri Ahmed Objectifs de l enseignement (Décrire ce que l étudiant est censé avoir acquis comme compétences après le succès à cette matière maximum 3 lignes). Assimilation des concepts fondamentaux et de techniques de preuve de la Théorie des Graphes. Etude et analyse d'algorithmes appliqués aux réseaux. Connaissances préalables recommandées (descriptif succinct des connaissances requises pour pouvoir suivre cet enseignement Maximum 2 lignes). Mathématiques générales. Contenu de la matière : 1. CONCEPTS FONDAMENTAUX Concepts orientés, Concepts non orientés, Sous graphe, graphe partiel, sous graphe partiel, Degré d un sommet, Graphes particuliers, Matrices associées à un graphe. 2. CONNEXITE DANS LES GRAPHES Chaîne - Cycle (concept non orienté), Chemin - Circuit (concept orienté), Connexité, Forte Connexité, Parcours eulériens, Parcours hamiltoniens, Représentations d un graphe sur ordinateur 3. ARBRES - COARBRES ET ARBORESCENCE Arbres, Co arbres, Problème de l arbre couvrant de poids minimum. 4. PROBLEMES DE PARTITIONNEMENT Stables, Couplages, Transversal, Recouvrement, Coloration dans les graphes, Problème du couplage maximum. 5. PROBLEME DE CHEMINEMENT Plus Court Chemin dans un réseau, Algorithmes de recherche de plus courts chemins. 6. PROBLEME DU FLOTMAXIMUM - THEOREME DE LA COUPE MINIMUM Algorithme de Ford et Fulkerson, Théorème de la coupe Minimum, Flot Compatible, Flot Maximum de Cout Minimum Mode d évaluation : Contrôle continu + Examen final Références (Livres et polycopiés, sites internet, etc). 1- C. Berge ; Graphes, Paris Dunod 1983 ; 2- M. Sakarovitch ; Eléments de Théorie des Graphes ; Paris 1985 ; 3- M. Sakarovitch ; Optimisation dans les réseaux ; Paris 1985 ; 4- M. Gondran, M. Minoux ; Graphes et Algorithmes ; Eyrolles 1995 ; 5- J.M. Helary, R. Pedrono ; R.O Exercices corrigés ; Hermann 1983 ; 6- R. Diestel, Graph theory, graduate texts in mathematics, Springer verlag

40 Intitulé du Master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre : S1 Enseignant responsable de l UE : Boudhar Mourad Intitulé de la matière : Théorie de l ordonnancement Enseignant responsable de la matière: Boudhar Mourad Objectifs de l enseignement (Décrire ce que l étudiant est censé avoir acquis comme compétences après le succès à cette matière maximum 3 lignes). Dans la gestion informatique des systèmes de production industrielle et de service ainsi que dans la gestion de projets, l ordonnancement des tâches à effectuer est un problème crucial mais difficile. Il consiste à déterminer les dates des tâches à effectuer en prenant en compte la limitation des ressources disponibles. Le résultat doit être conforme à des normes de qualité et de performances prédéfinies, pour le moindre coût et dans le meilleur délai possible. L objectif de ce cours est de présenter les modèles et algorithmes fondamentaux pour résoudre ces problèmes qui utilisent un large spectre des techniques de la Recherche Opérationnelle. Connaissances préalables recommandées (descriptif succinct des connaissances requises pour pouvoir suivre cet enseignement Maximum 2 lignes). Algorithmique, optimisation combinatoire, programmation linéaire, graphes. Contenu de la matière : Chapitre1 : Introduction, applications, motivations et formulation. - Description du problème - Formalisation des problèmes d ordonnancement - Les critères d optimisation - Classification des problèmes d ordonnancement Chapitre2 : Ordonnancement sur une seule machine. Chapitre3 : Ordonnancement sur machines parallèles - Minimisation de la longueur d ordonnancement ou makespan - Machines identiques - Machines uniformes - Minimisation du flow time Chapitre4 : Ordonnancement des ateliers - Atelier flow shop, - Atelier job shop, - Atelier open shop Chapitre5 : Ordonnancement de projets. Mode d évaluation : Contrôle continu + Examen final Références (Livres et polycopiés, sites internet, etc). 1. J. Blazewicz, K.H. Ecker, E. Pesch, G. Schmidt and J. Weglarz, Scheduling computer and manufacturing processes, Springer-Verlag (Berlin), P. Brucker, Scheduling algorithms, Springer-Verlag (Berlin), K.R. Baker, Introduction to sequencing and scheduling, John Wiley & Sons (New York), P. Brucker and S. Knust, Complexity results of scheduling problems, page web: 5. J. Carlier et P. Chretienne, Problèmes d'ordonnancement : modélisation, complexité et algorithmes, Masson (Paris),

41 Intitulé du Master : Informatique Décisionnelle Semestre : S1 Module : Gestion de projets Enseignant responsable de l UE : Boudhar Mourad Enseignant responsable de la matière: Ilhem BOUSSAÏD Objectifs de l enseignement : L objectif fondamental du programme est de permettre aux étudiants de développer des compétences professionnelles en gestion de projet, d approfondir et d intégrer des connaissances reliées au domaine.à la fin de ce cours, l étudiant sera capable de : Construire un réseau PERT décrivant l enchaînement des différentes tâches d un projet. Représenter sous forme d un diagramme de Gant la planification d un projet. Identifier les tâches du chemin critiques et celles disposant de marge. Proposer une solution permettant de résoudre un conflit de ressource ou un problème de surcharge. Proposer une analyse des coûts d un projet. Utiliser un logiciel de gestion de projet pour définir une planification initial, faire un suivi d avancement ou simuler l impact d une décision sur l avancement d un projet. Connaissances préalables recommandées Aucun pré requis. Contenu de la matière : Chapitre 1 : Introduction 1.1. Définitions 1.2. Définitions des types de Gestion 1.3. Activités de Gestion Chapitre 2 : Estimation de charge 2.1. Définitions 2.2. Différentes méthodes d estimation de charge Chapitre 3 : Planification de Pro jets 3.1. Diagramme des travaux, Work Breakdown Structure (WBS) 3.2. Diagramme des responsabilités, Organization Breakdown Structure (OBS) 3.3. Matrice des responsabilités RACI 3.4. Le diagramme de Gantt 3.5. Le diagramme PERT, Program Evaluation and Review Technique Chapitre 4 : Pilotage de Pro jets 4.1. Suivi individuel 4.2. Suivi du projet Mise en œuvre des notions vues en cours dans le cadre des TD. Mise en application via un pro jet 40

42 Mode d évaluation : Continu & Examen de TP Références AFNOR (a). Le management de projet : principes et pratique. Association Française de Normalisation, AFNOR (b). Les projets de normes ISO Association Française de Nor- malisation, AFNOR (c). Dictionnaire du management de projet. Association Française de Normali- sation, O. Englender et S. Fernandes. Manager un projet informatique. Eyrolles, T. Hougron. La Conduite de projets les 81 règles pour piloter vos projets avec succès, Dunod

43 Intitulé du Master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre : S1 Enseignant responsable de l UE : Aknouche Abdelhakim Intitulé de la matière : Programmation Web Avancée Enseignant responsable de la matière: Mme S.Bouyakoub Objectifs de l enseignement Au terme de ce cours, l'étudiant devra être capable de concevoir un site Web dynamique avec des fonctionnalités du côté client autant que du côté serveur. Il devra aussi se familiariser avec les nouvelles technologies du Web, notamment le Web multimédia et les Services web. Connaissances préalables recommandées Notions de base de la programmation Notions de base de la programmation Web Contenu de la matière : Langage HTML Feuilles de Style CSS Langage PHP o Syntaxe o Interaction avec le client o Les formulaires (côté serveur) Langage JavaScript o Utilisation & syntaxe o Les événements PHP avancé o Programmer en objet avec PHP o Connexion aux bases de données Langage XML o Syntaxe o Utilité AJAX o Syntaxe o Utilité Sécurité des sites Web o Cross site scripting (XSS), SQL injection, etc. o Les bonnes pratiques Le web multimédia : SMIL Les services Web Mode d évaluation : Test de TP sur machine & examen écrit Références

44 Intitulé du Master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre : S1 Enseignant responsable de l UE : Aknouche Abdelhakim Intitulé de la matière : Processus Stochastique Enseignant responsable de la matière: Aknouche Abdelhakim Objectifs de l enseignement (Décrire ce que l étudiant est censé avoir acquis comme compétences après le succès à cette matière maximum 3 lignes). Le but de ce cours est d une part d étudier les concepts de base liés aux processus aléatoires, et d autre part d étudier des applications liées aux problèmes de fiabilité, aux modèles de simulation, aux modèles d attente... Connaissances préalables recommandées (descriptif succinct des connaissances requises pour pouvoir suivre cet enseignement Maximum 2 lignes). Notions de base de mathématiques, de calcul des probabilités et de statistique. Contenu de la matière : Chapitre 1 : Introduction : généralités sur les processus aléatoires De la variable aléatoire au processus aléatoire, typologie des processus aléatoires, processus à espace d état discret, structures de dépendances usuelles, exemples de processus aléatoires. Chapitre 2 Les chaînes de Markov Structure probabiliste d une chaîne de Markov homogène, problème de stabilité stochastique, distribution stationnaire, propriété de solidarité, théorème limites, chaînes de Markov cachées, champs de Markov. Chapitre 3 Processus de Poisson Processus de Bernoulli, processus de Poisson, superposition et découragement des processus de Poisson, processus de naissance et de mort. Chapitre 4Modèles de files d attente Système et modèle de file d attente, modèles de files d attente simples (modèle M/M/1), modèles de files d attente multiples, réseaux de files d attente, modèles de simulation des files d attente. Chapitre 5 Compléments : Revue de certains processus aléatoires usuels et applications Processus de branchement, graphes stochastiques, réseaux Bayesiens, méthodes Monte Carlo Markov Chains (MCMC), fiabilité des systèmes. Mode d évaluation : Contrôle continu + Examen Références (Livres et polycopiés, sites internet, etc). Aknouche, A. (2008). Processus aléatoires : théorie, modèles et applications. Cours non-publié. Donald, G. & Harris, C. M. (1998). Fundamentals of Queueing Theory. Wiley. Deitel, Harvey M. (1984). An introduction to operating systems. Addison-Wesley. Karlin S. Taylor H. M. (1975). A first course of stochastic processes. Academic press, New York. Parzen E. (1962). Stochastic processes. Holden-Day Inc., San Francisco. Ross, S. (2001) Simulation, Third Edition. Academic Press. 43

45 Intitulé du Master : Mathématiques et Informatique Décisionnelle Semestre : S1 Enseignant responsable de l UE : Aknouche Abdelhakim Intitulé de la matière : Optimisation linéaire et non linéaire Enseignant responsable de la matière : Ouafi Rachid Objectifs de l enseignement (Décrire ce que l étudiant est censé avoir acquis comme compétences après le succès à cette matière maximum 3 lignes). Les techniques pour résoudre les problèmes mathématiques et la performance des algorithmes d optimisation dépendent de la nature de la fonction objectif et des fonctions contraintes. La programmation linéaire traite le cas la fonction objectif et les contraintes sont linéaires. La programmation non-linéaire étudie le cas général dans lequel l objectif ou les contraintes (ou les deux) sont des fonctions non-linéaires. La plupart des méthodes de programmation non linéaires utilisent la notion de gradient des fonctions pour calculer des directions de descente d amélioration de la fonction objectif. Dans le cas de la programmation linéaire le gradient est le vecteur c de la fonction objectif et il ne varie pas dans l espace des solutions. Connaissances préalables recommandées (descriptif succinct des connaissances requises pour pouvoir suivre cet enseignement Maximum 2 lignes). Algèbre linéaire, analyse mathématiques. Contenu de la matière : Partie 1 : Optimisation linéaire Chapitre1 : Généralités sur la programmation linéaire - Exemples concrets - Modélisation - Résolution graphique - Bases optimales Chapitre 2 : Algorithme du simplexe - Principe de la méthode - Initialisation - Etude des cas particuliers Chapitre 3 : Dualité - Algorithme dual du simplexe - Théorèmes généraux de dualité, post-optimisation Chapitre 4 : problème de transport - Formulation et modélisation - Méthodes de résolution Partie 2 : Optimisation non linéaire Chapitre1 :Problèmes convexes - Fonctions et ensembles convexes - Modèles non linéaires - Conditions nécessaires d'optimalité de Kuhn-Tucker - Conditions suffisantes d'optimalité 44

46 Chapitre2 : Résolution des problèmes non linéaires - Programmes séparables - Méthodes primales - Méthodes duales Mode d évaluation : Contrôle continu + Examen final Références (Livres et polycopiés, sites internet, etc). 6. V. Chvatal (1983) «Linear Programming», W.H. Freeman & Company. 7. R. J. Vanderbei (1998) «Linear Programming: Foundations and Extensions», Kluwer Academic Publishers. 8. M. Minoux (1983) «Programmation mathématique, Théorie et Algorithmes», Dunod. 9. D. De Werra, T.M. Liebling, J.-F. Hêche (2003) «Recherche Opérationnelle pour Ingénieurs», Presses polytechniques et universitaires romandes. 45

47 Intitulé du Master : Informatique Décisionnelle Semestre : S1 (Option) Module : PROGRAMMATION Enseignant responsable de l UE : Aknouche Abdelhakim Enseignant responsable de la matière: Saida BOUKHEDOUMA Objectifs de l enseignement : Mise à niveau des étudiants provenant de licences non informatiques en terme de programmation et structures de données Connaissances préalables recommandées Notions de base de l algorithmique Contenu de la matière : Chapitre 1 : Rappels - Structure générale d un programme C - Types de données simples et composés - Instructions élémentaires et de contrôle - Exemples et exercices Chapitre 2 : Les Pointeurs - Définition - Déclaration et opérations d un pointeur - Types de Pointeurs - Pointeurs et structures - Exemples et exercices Chapitre 3: Les Fonctions - Déclaration et appel d une fonction - Passage de paramètres - Utilisation des fonctions prédéfinies - Exemples et exercices Chapitre 4 : Allocation dynamique de la mémoire - Fonctions et opérateurs d allocation - Allocation dynamique de vecteurs et matrices - Application aux chaines de caractères - Exemples et exercices Chapitre 5 : Piles et Files - Définition d une pile - Implémentation d une pile (statique et dynamique) - Primitives de manipulation d une pile (empiler, dépiler, ) - Recherche, ajout, suppression dans une pile 46

48 - Définition d une file - Implémentation d une file (statique et dynamique) - Primitives de manipulation d une file (enfiler, défiler, ) - Recherche, ajout, suppression dans une file - Exercices Mode d évaluation : continu & examen Références (Livres et polycopiés, sites internet, etc). Introduction to Algorithms; Cormen, Leiserson et Rivest; Wiley Eléments d'algorithmique; Berstel, Beauquier et Chrétienne; Masson Types de données et algorithmes; Gaudel, Froidevaux et Soria; INRIA 47

49 Intitulé du Master : Informatique Décisionnelle Semestre : S1 Enseignant responsable de l UE : Aknouche Abdelhakim Enseignant responsable de la matière: Latifa MAHDAOUI (MCA) Intitulé de la matière : Base de données Objectifs de l enseignement (Décrire ce que l étudiant est censé avoir acquis comme compétences après le succès à cette matière maximum 3 lignes). Comprendre ce qu est une base de données relationnelle. Découvrir et manipuler le langage SQL. Apprendre à modéliser, à mettre en œuvre et à interroger une base de données relationnelle. Savoir utiliser les différents concepts à travers une étude de cas en relation avec le décisionnel. Connaissances préalables recommandées (descriptif succinct des connaissances requises pour pouvoir suivre cet enseignement Maximum 2 lignes). Notions de base de système et de réseaux Savoir manipuler l ordinateur Avoir quelques notions de base en programmation Contenu de la matière : Chapitre 1 : Notions et concepts sur les fichiers et les systèmes de gestion de fichiers (SGF). Ce premier cours théorique va asseoir les concepts de base et les éléments nécessaires pour comprendre la suite des leçons et pouvoir effectuer les manipulations avec succès. Il permettra aussi de distinguer l évolution qui a eu lieu entre les SGF(s) et les systèmes de gestion de bases de données (SGBD) apparus plus tard - Concepts généraux sur les systèmes de gestion de fichiers (définitions, objectifs) - Architecture de SGF - Evolution vers les systèmes de bases de données Chapitre 2 : Modélisation des bases de données et leur mise en œuvre. Cette partie sera l occasion de découvrir ce qu est la modélisation statique permettant de décrire schématiquement un modèle de données. Dans ce cas, le modèle Entité/Association sera vu en détail suivi des étapes de transformation qui donneront un modèle réalisable sur machine. Les étudiants découvriront aussi les premiers usages d un SGBD que l on choisira en fonction de l avancement du cours. - Concepts généraux des Bases de données et des SGBD (définition et objectifs) - Modélisation de BD (définitions, modèle E/A, modèle relationnel) Chapitre 3 : Le langage SQL. 48

50 Ce langage devenu incontournable dans tout SGBD relationnel offre une syntaxe riche permettant de construire tout type de requêtes, de la plus simple à la plus élaborée. Sur le plan théorique SQL prévoit tout type d opérateurs et d opérations mais son implémentation varie sur certains points d un SGBD à l autre. - Les langages de requêtes des systèmes relationnels (algébriques, prédicatifs) - Le langage SQL (les instructions de définition, d interrogation et de mise-à-jour) Chapitre 4 : Etude de cas. Une étude de cas sur un problème décisionnel permettra d expérimenter toutes les connaissances du cours en plus de voir l importance de la qualité des données pour une prise de décision. Mode d évaluation : Continu & Examen de TP Références (Livres et polycopiés, sites internet, etc). C.J. Date, «Introduction aux bases de données», 6 ème édition, traduit par Frédéric Cuppens. International Thomson Publishing, C. Delobel & M. Adiba, «Bases de données et systèmes relationnels», Dunod, G. Gardarin & P. Valduriez, «Bases de données relationnelles : analyse et comparaison des systèmes», Eyrolles, Frédéric Baurand, «Programmation : le langage SQL, pratiques et concepts avancés» (niveau B). Editeur Ellypse, Collection TechnoSup,

51 Intitulé du Master : Mathématiques Informatique Décisionnelle Semestre : S1 Module : Sécurité Informatique Enseignant responsable de l UE : Belkhir Abdelkader Enseignant responsable de la matière: Pr Belkhir Objectifs de l enseignement : Comprendre les concepts, méthodes et techniques de traitement de la sécurité et de gestion du risque liés aux systèmes d'information. Capacité en évaluer la sécurité et conseiller les décideurs. Analyse des problèmes d'identification suivants: authentification, intrusion et protection des systèmes informatiques, codage, cryptographie, réseaux Connaissances préalables recommandées : Notions de base de système et de réseaux Contenu de la matière : - Identification, Authentification, Autorisatition: o principes et mise en oeuvre, pratiques courantes, robustesse et failles. - Encryptage: o présentation de méthodes de codage, études de leur technicité et de leur robustesse (méthodes à transposition et à substitution, codage DES, rappel sur l'arithmétique modulaire et codage RSA). - La sécurité sur Internet : o rappel sur les protocoles propre à l'internet, réseaux pairs-à-pairs, risques et scénarios d'attaque potentielle, sécurisation des applications. - Virus, Vers, Pare-Feu, etc.: o historique, principes de fonctionnement, solutions techniques et logicielles. - Aspects juridiques : o aspects juridiques de l'encryptage, liés à l'authentification et aux transactions électroniques, protection des usagers et réglementation en cours Mode d évaluation : continu & examen Références (Livres et polycopiés, sites internet, etc). - Sécurité informatique Principes et méthode Laurent Bloch & Christophe Wolfhugel Eyrolles,, Paris 06/ Guide pratique de sécurité informatique, Bruno Favre & Pierre-Alain Goupille Dunod, Paris 10/ Sécuriser l'informatique de l'entreprise Enjeux, menaces, prévention et parades, Jean-Marc Royer Éditions ENI, Nantes 04/ Sécurité des systèmes d'information et des réseaux, (Corporate Computer ans Network Security) Raymon Panko Traduction : S. Pauquet, L. Gailliard, Paul Richy, Éditions Pearson Education, Paris 08/ Sécurité Informatique et Réseaux, 3ème édition, Solange Ghernaouti-Helie Sciences SUP Dunod, Paris 02/ Optimiser et sécuriser son trafic IP, Francis IA et Olivier, Solutions réseaux, Eyrolles, Paris 03/

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Last Updated: 11/06/2022

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